Improving the translation environment for professional translators

When using computer-aided translation systems in a typical, professional translation workflow, there are several stages at which there is room for improvement. The SCATE (Smart Computer-Aided Translation Environment) project investigated several of these aspects, both from a human-computer interaction point of view, as well as from a purely technological side. This paper describes the SCATE research with respect to improved fuzzy matching, parallel treebanks, the integration of translation memories with machine translation, quality estimation, terminology extraction from comparable texts, the use of speech recognition in the translation process, and human computer interaction and interface design for the professional translation environment. For each of these topics, we describe the experiments we performed and the conclusions drawn, providing an overview of the highlights of the entire SCATE project

Smart Computer-Aided Translation Environment (SCATE): Highlights

We present the highlights of the now finished 4-year SCATE project. It was completed in February 2018 and funded by the Flemish Government IWT-SBO, project No. 130041

Terminologie: op het snijvlak van ambacht en technologie

Het artikel geeft een overzicht van de activiteiten en projecten binnen het vakgebied van de terminologie in de vakgroep VTC en zijn voorgangers. Zowel terminografische projecten als taaltechnologische toepassingen en termextractie komen aan bod

TectoMT – a deep-­linguistic core of the combined Chimera MT system

Chimera is a machine translation system that combines the TectoMT deep-linguistic core with phrase-based MT system Moses. For English–Czech pair it also uses the Depfix post-correction system. All the components run on Unix/Linux platform and are open source (available from Perl repository CPAN and the LINDAT/CLARIN repository). The main website is https://ufal.mff.cuni.cz/tectomt. The development is currently supported by the QTLeap 7th FP project (http://qtleap.eu)

La evaluación de la usabilidad de un sistema de memoria de traducción

L'ús d'eines de traducció assistida per ordinador en les classes de traducció s'ha convertit en una pràctica comuna des de fa poc més d'una dècada. Amb tot, per als estudiants actuals, els anomenats ?nadius digitals?, l'experiència d'aprenentatge amb aquesta mena de programari està lluny de ser senzilla. Això ens va portar a preguntar-nos per les actituds reals dels estudiants respecte a la usabilitat d'aquesta mena de programari. Aquest treball presenta una avaluació de la usabilitat des del punt de vista de l'usuari final d'una memòria de traducció líder en el mercat. Més concretament, l'objectiu de l'estudi era avaluar la percepció d'usabilitat dels estudiants. Per a això, al final de dos cursos acadèmics, 95 estudiants d'últim curs van emplenar el qüestionari Programari Usability Measurement Inventory, que es considera un mètode de referència per a avaluar la usabilitat d'un producte de programari. Mesura cinc escales, això és, Eficiència, Afecte, Utilitat, Control i Aprenentatge. L'anàlisi dels resultats obtinguts mostra que l'opinió dels estudiants sobre la usabilitat global de l'eina avaluada està dins de la mitjana, però no tant respecte a l'escala Aprenentatge, que és la pitjor valorada. L'única escala per damunt de la mitjana va ser Afecte. Aquests resultats mostren que es necessita fer major èmfasi en el disseny de l'eina avaluada perquè s'adapte a les necessitats reals dels seus usuaris i millorar, d'aquesta manera, el coneixement tecnològic dels nostres estudiants de traducció

Multi-modal post-editing of machine translation

As MT quality continues to improve, more and more translators switch from traditional translation from scratch to PE of MT output, which has been shown to save time and reduce errors. Instead of mainly generating text, translators are now asked to correct errors within otherwise helpful translation proposals, where repetitive MT errors make the process tiresome, while hard-to-spot errors make PE a cognitively demanding activity. Our contribution is three-fold: first, we explore whether interaction modalities other than mouse and keyboard could well support PE by creating and testing the MMPE translation environment. MMPE allows translators to cross out or hand-write text, drag and drop words for reordering, use spoken commands or hand gestures to manipulate text, or to combine any of these input modalities. Second, our interviews revealed that translators see value in automatically receiving additional translation support when a high CL is detected during PE. We therefore developed a sensor framework using a wide range of physiological and behavioral data to estimate perceived CL and tested it in three studies, showing that multi-modal, eye, heart, and skin measures can be used to make translation environments cognition-aware. Third, we present two multi-encoder Transformer architectures for APE and discuss how these can adapt MT output to a domain and thereby avoid correcting repetitive MT errors.Angesichts der stetig steigenden Qualität maschineller Übersetzungssysteme (MÜ) post-editieren (PE) immer mehr Übersetzer die MÜ-Ausgabe, was im Vergleich zur herkömmlichen Übersetzung Zeit spart und Fehler reduziert. Anstatt primär Text zu generieren, müssen Übersetzer nun Fehler in ansonsten hilfreichen Übersetzungsvorschlägen korrigieren. Dennoch bleibt die Arbeit durch wiederkehrende MÜ-Fehler mühsam und schwer zu erkennende Fehler fordern die Übersetzer kognitiv. Wir tragen auf drei Ebenen zur Verbesserung des PE bei: Erstens untersuchen wir, ob andere Interaktionsmodalitäten als Maus und Tastatur das PE unterstützen können, indem wir die Übersetzungsumgebung MMPE entwickeln und testen. MMPE ermöglicht es, Text handschriftlich, per Sprache oder über Handgesten zu verändern, Wörter per Drag & Drop neu anzuordnen oder all diese Eingabemodalitäten zu kombinieren. Zweitens stellen wir ein Sensor-Framework vor, das eine Vielzahl physiologischer und verhaltensbezogener Messwerte verwendet, um die kognitive Last (KL) abzuschätzen. In drei Studien konnten wir zeigen, dass multimodale Messung von Augen-, Herz- und Hautmerkmalen verwendet werden kann, um Übersetzungsumgebungen an die KL der Übersetzer anzupassen. Drittens stellen wir zwei Multi-Encoder-Transformer-Architekturen für das automatische Post-Editieren (APE) vor und erörtern, wie diese die MÜ-Ausgabe an eine Domäne anpassen und dadurch die Korrektur von sich wiederholenden MÜ-Fehlern vermeiden können.Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG), Projekt MMP